LangGraph – 基于圖結構構建與部署多代理動態工作流的開源框架

LangGraph是一款專為構建狀態化的多智能體系統而設計的工具，尤其適合與大型語言模型（LLMs）結合使用，能夠高效地創建代理及多代理工作流。作為LangChain生態系統的一部分，LangGraph采用圖結構的Agent框架，具備循環、可控性和持久性等核心優勢。它支持定義復雜的流程，提供細致的流程和狀態控制，并具備內置的持久性功能，支持高級的人工干預和記憶能力。LangGraph是一個商業解決方案，適用于將應用程序部署到生產環境中。

LangGraph是什么

LangGraph是一個旨在構建狀態化的多智能體系統的框架，尤其是與大型語言模型（LLMs）協同工作時，能夠有效創建代理和多代理工作流。作為LangChain生態系統的重要組成部分，LangGraph以圖結構的Agent框架為基礎，支持復雜的流程管理和狀態控制。

主要功能

• 循環與分支：能夠實現循環和條件邏輯，為構建復雜代理架構提供支持。
• 持久性：自動保存圖的每一步狀態，支持在任意時點暫停和恢復執行，以實現錯誤恢復、人工干預和時間旅行等功能。
• 人工干預：允許中斷圖的執行，以便人工審核或修改代理的下一步行動。
• 流式支持：支持按照節點生成順序進行流式輸出，包括令牌流。
• 與LangChain集成：與LangChain和LangSmith無縫對接，同時也可使用。

技術原理

• 狀態管理：每個圖的執行過程都會創建狀態，狀態在節點間傳遞，并在每個節點執行后根據返回值更新內部狀態。
• 節點與邊：通過節點表示執行步驟，邊則定義節點之間的執行順序和條件。
• 條件邊：支持條件邊的定義，使得下一個節點的執行依賴于圖的當前狀態。
• 圖類型：可選擇不同類型的圖來定義狀態更新方式，或使用自定義函數進行定義。
• 內存與持久性：利用內置持久性功能如MemorySaver保存狀態，在多次執行中保持上下文。
• 與LLMs的集成：與大型語言模型（LLMs）合作，支持根據模型的輸出決策下一步行動。

項目地址

• 項目官網：langchain-ai.github.io/langgraph
• GitHub倉庫：https://github.com/langchain-ai/langgraph

應用場景

• 客戶服務自動化：利用LangGraph構建機器人和虛擬助手，自動化客戶服務流程，實現個性化支持。
• 數據檢索與分析：創建可執行復雜數據檢索和分析任務的代理，自動從多個數據源提取和匯總信息。
• 業務流程自動化：在企業場景中自動化復雜業務流程，如訂單處理、庫存管理和供應鏈協調，以提升效率和減少錯誤。
• 個性化推薦系統：開發根據用戶行為和偏好提供個性化推薦的系統。
• 自然語言處理（NLP）任務：執行復雜的NLP任務，如語言翻譯、文本摘要和情感分析等。

常見問題

• LangGraph的主要優勢是什么？：LangGraph的主要優勢在于其支持復雜的循環與條件邏輯，持久性和內存管理，使得多智能體系統的構建更加靈活和高效。
• 如何開始使用LangGraph？：用戶可以訪問LangGraph的官方網站或GitHub倉庫，獲取安裝和使用指南。
• LangGraph是否與其他工具兼容？：是的，LangGraph與LangChain和LangSmith等工具無縫集成，同時也可以使用。